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과학 도식·다이어그램 생성기

자연어 설명만으로 논문·포스터용 과학 도식을 생성하고, AI 품질 리뷰 점수가 기준에 미달할 때만 자동 재생성하는 스킬.

이미지·영상중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 만들고 싶은 도식을 문장으로 설명하면 이미지 생성 모델(Nano Banana 2)이 논문 품질의 그림을 만들어 줍니다.
  • 생성된 이미지를 Gemini 3.6 Flash가 채점하고, 문서 유형별 기준 점수(저널 8.5 / 학회 8.0 / 프리프린트 7.5 / 발표자료 6.5 등)에 미달할 때만 프롬프트를 개선해 재생성합니다(최대 2회).
  • 결과물은 버전별 PNG(name_v1.png, name_v2.png)와 점수·비평·중단 사유가 담긴 name_review_log.json으로 남습니다.
  • 흰 배경, 색맹 친화 팔레트(Okabe-Ito), 산세리프 라벨 등 출판 관행이 기본 적용됩니다.
  • 한계도 명확합니다: PNG 래스터만 지원(PDF/SVG/EPS 불가), DPI 지정 불가, RGB만 지원, 라벨 오탈자는 직접 눈으로 확인해야 합니다.

이런 분께 추천

  • 논문·학위논문·연구제안서에 넣을 방법론 흐름도나 아키텍처 그림이 급히 필요한 연구자
  • TikZ, Illustrator, draw.io로 도식 그리는 데 시간을 너무 많이 쓰는 대학원생
  • 학회 포스터·발표 슬라이드용 개념도를 빠르게 뽑아야 하는 분
  • 반대로, 벡터 원본이나 300dpi TIFF를 반드시 제출해야 하는 저널 투고자에게는 그대로 쓰기 어렵습니다.

활용 예시

  1. 임상연구 CONSORT 흐름도 — python scripts/generate_schematic.py "CONSORT participant flow diagram with 500 screened, 150 excluded, 350 randomized" -o figures/consort.png --doc-type journal 처럼 저널 기준(8.5점)으로 생성.
  2. 딥러닝 구조도 — "Transformer 인코더-디코더, 멀티헤드 어텐션과 크로스 어텐션 연결 표시" 를 발표자료 기준(--doc-type presentation)으로 빠르게 생성.
  3. 생물학 신호전달 경로 — "EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK, 인산화 단계 라벨 포함"을 포스터 기준으로 생성한 뒤 리뷰 로그의 critique를 읽고 필요 시 재실행.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/scientific-schematics/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/scientific-schematics 폴더를 내 ~/.claude/skills/scientific-schematics/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scientific-schematics ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scientific-schematics ~/.claude/skills/
  3. 파이썬 의존성을 설치합니다: pip install requests (또는 uv pip install requests)
  4. https://openrouter.ai/keys 에서 API 키를 발급받습니다. (이미지 생성·리뷰 호출은 유료입니다.)
  5. 키를 환경변수로 설정합니다: export OPENROUTER_API_KEY='sk-or-v1-...' — 매번 입력하지 않으려면 ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc에 추가하세요.
  6. Claude Code를 재시작한 뒤 "CONSORT 흐름도를 만들어줘"처럼 요청하거나, 직접 python ~/.claude/skills/scientific-schematics/scripts/generate_schematic.py "설명" -o figures/out.png --doc-type journal 을 실행합니다.
  7. 생성 후 figures/out_review_log.json의 점수와 critique를 확인하고, 이미지의 라벨 철자를 반드시 눈으로 검수하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT